全 文 ：海南岛土壤质量的指标与量化表达研究*
张学雷* *
张甘霖
龚子同
(中国科学院南京土壤研究所, 南京 210008)

摘要
 在海南岛 SOTER数据库基础上, 结合联合国有关原则与规定,选取表征土壤质量的若干指标项目组
成体系, 在 GIS 环境中对图斑的土壤质量进行评价,并将评价等级指数与空间数据库相连, 根据用户需求将土
壤质量的评价结果输出, 结果得到当地有关专家的认可. 建议通过当地实践结果, 对模型进行必要的修订(适当
修改评价指标及量化标准) ,使之更趋完善.
关键词
SOTER
海南岛
土壤质量
指标体系
评价
文章编号
1001- 9332( 2001) 04- 0549- 04
中图分类号
S154
文献标识码
A
Indexing system and its quantitative expression for soil quality evaluation in Hainan island. ZHANG Xuelei, ZHANG
Ganlin and GONG Zitong ( I nstitute of Soil Science, Chinese A cademy of Sciences , Nanj ing 210008) .
Chin . J . A p

p l. Ecol . , 2001, 12( 4) : 549~ 552.
Based on the SOTER database and some FAO frameworks, a soil quality index ing system was established, and some e

valuation results were presented for some selected GIS photo spo t o f tropical cropland in Hainan island. With connec

tion to the spatial database, this system could perform the output of evaluation results. The performance and evaluation
results were approved by the local expert ise. It is suggested that the established models should be modified by the local
pr actice.
Key words
SOT ER, Hainan island, Soil quality, Indexing system, Evaluation.


* 国家重点基础研究发展规划
973
项目( G1999011809 )和国家自
然科学基金重点资助项目( 49831004) .


* * 通讯联系人.


2000- 10- 18收稿, 2000- 12- 18接受.
1
引

言
联合国粮农组织( FAO)自 1945年建立后,就一直
注意土壤(土地)质量指标及评价方面的研究,经多方
努力逐步建立起
土地评价框架
( Framew ork of Land
Evaluat ion) [ 3] ,后在许多国家得到应用, 特别是国际土
壤参比信息中心( ISRIC)在 SOTER数据库基础上运
用自动土地评价系统( ALES)对肯尼亚、乌拉圭等国土
壤的质量进行了研究[ 14] . 相对土壤来讲, 土地是一个
较广的概念,除土壤本身外还包括气候、地表的水文、
植被、人类活动(如土地利用)等方面[ 4~ 6] . 所以,在评
价土地质量的时候, 往往在 SOT ER 图斑上要叠加气
候信息(如 AEZ) [ 13]、土地利用信息, 而进行土壤质量
评价时, SOTER 数据库中的信息即可满足要求. 在
UNDP(联合国开发计划署)的援助下, 我们开展了
海
南省农业可持续土地管理
的研究工作,采用国际上最
新的地体


土壤数据库( SOTER)方法, 建立海南省
地体
土壤资源信息系统( HaiSOT ER) , 旨在为科学地
评价海南省的土壤和土地资源现状、应用前景、利用适
宜性等提供全面的基础信息和相应的评价模型,给出
评价结果以供决策参考.
2
研究方法
本研究的基本方法是利用数据源 SOTER数据库, 对有属性
数据库连接的SOTER图斑进行土壤质量的定量化地评价. SOT

ER是土壤
地体数字化数据库( Soil and Terrain Digital Databases)
的简写,是新近发展起来的一种集地形地貌、地质状况和土壤类
型及属性于一体的计算机化的现代制图方法[ 18] . SOTER 方法论
的基础是,通过系统划分具有明确定义和常常重复出现的自然
地理区域,利用现代信息技术,建立一个包括数据化的地图单元
和它的属性数据的土壤
地体数据库. SOTER方法以地形、岩性
和土壤作为 3类基础数据, 划分
均一
的地形
岩性
土壤单元,
即 SOTER 单元, 单元的空间关系由 G1S 管理. 相应地, 每一个
SOTER单元都包含全面的地形、岩性、土壤信息,共 118个属性.
这些信息通过可以互相关联的地体单元数据库、地体组分数据
库、土壤组分数据库、土壤剖面数据库和土层数据库来管理. 由
于其单元的相对均一以及数据的完整性, SOTER在土地资源管
理中具有重要的作用,既可为更新世界土壤和土地资源变化的
制图提供必要的数据,更重要的是借助模型来评价、预测土壤、
土地和环境因子的现状和变化, 因此能广泛地为科学家、规划
者、决策者提供准确、有用和及时的信息.
SOT ER 的建立包括空间数据库和属性数据库两个部分.
空间数据指 SOTER 单元的划分, 它需要根据有关规则划分地
形地貌单元 ,叠加地质类型, 然后根据土壤类型界线进一步细
分,这样形成不同的地形
岩性
土壤组合单元, 即 SOTER 单元
(图 1) .
应 用 生 态 学 报
2001 年 8 月
第 12 卷
第 4 期
































CHINESE JOURNAL OF APPLIED ECOLOGY, Aug . 2001, 12( 4)
549~ 552
图 1
1
20万 HaiSOTER 数据库建立过程
Fig. 1 Flow chart of 1
200000 H aiSOT ER established.
为保证 SOTER 单元的精度,本研究先使用 1
10 万地形图
作为基础图件, 划分地形体单元, 然后缩编成 1
20 万比例尺,
再套合 1
20 万海南岩性图, 最后套合 1
20 万土壤图. 在两次
叠加过程中 ,都产生大量破碎的小图斑. 这些图斑经过制图综
合合并在相邻具有相似图斑中, 保证图幅的可读性. 这些叠加
过程既可用手工的方法在薄膜纸上勾绘,也可通过 GIS 软件的
相应功能直接在计算机上进行. 本工作中为摸索 SOTER 单元
建立的原则和程序,使用了上述两种方法, 最后形成 1
20 万的
海南 SOT ER 单元图. 手工套合经制图综合后形成的 SOTER
单元图经手工数字化,产生 SOT ER 空间数据库;计算机叠加过
程可直接生成相关空间数据库. 在这一过程中必须遵守 SOT

ER单元划分的标准, 同时还要强调野外校核的必要性 ,因为只
有通过实地检查才能发现并更正单元定义和图斑勾绘中的出
现的问题,保证精度和准确性.
在建立空间数据库的同时,采集地体组成一地形、岩性和
土壤的属性数据共 118 项,用来描述上述对象特征和属性的数
据,如坡度、岩性、侵蚀度、排水等.这些数据以关系型数据库进
行管理, 包括地体、地体组分、地体组分数据、土壤组分、剖面、
发生层数据库等 6 个子库,通过特定的标识码连接.
土壤数据是 SOTER 数据库的核心部分. 在全面收集历史
资料的基础上,重新调查了海南主要地体类型上的土壤, 基本
上使所有 SOTER 单元都有典型剖面数据支撑. 在建立 SOTER
的同时, 还根据 1995 年的卫星影像及其解译建立了海南土地
利用数据库;在收集海南全岛的气象资料的基础上建立了海南
的气候数据库.这些附属数据库对今后的解译应用极其重要.
目前, HaiSOTER 覆盖海南全岛, 其中包括 183 个 SOTER
单元,即地形
岩性
土壤单元, 在中南部山区每个 SOTER 单元
上又细分出更多的地体组分, 现有代表性土壤剖面 130 个, 并
有配套分析数据支持,成为土壤质量研究的数据来源.
3
结果与分析
3
1
土壤质量的度量指标的确定


选择反映土壤
质量的土壤属性
研究土壤质量应与土壤的功能相联系,通常认为,
土壤的功能表现为农业生产和环境容限( environmen

tal buffering )两个方面,在发展中国家(如我国) ,目前
评价土壤质量考虑更多的是它在农业生产方面的功
能,这与HaiSOTER数据库的现状相吻合. 下一步要
应多地考虑其在环境容限方面的功能, 关注土壤质量
对生态环境和人类健康的影响.因此,我们对海南岛土
壤质量的评价是在特定农业利用方式, 即特定的作物
种植条件下进行的. 考虑海南省实际情况, 我们选择 4
种热带作物香蕉、芒果、咖啡和橡胶, 建立了在中等投
入/中等科技水平、中等投入/低科技水平两种条件下
8 种土壤质量的评价模型. 在已经建立起来的
HaiSOTER数据库中,虽有 118项属性指标,且增补了
较多土壤物理方面的指标,但土壤生物方面的指标仍
缺失, 在没有更好数据库支持的情况下, 先利用
HaiSOTER数据库对海南岛土壤质量进行初步评价是
可行的.随着 973项目的深入研究,可望为土壤质量的
确定与量化表达提供更好的数据源支持.
土壤物理方面的指标在评价土壤质量中十分重
要,由于物理指标通常难以改变[ 10] ,因此具有较好的
稳定性.土壤物理性状指标对农业生产的影响主要包
括对作物根系的生长和水分及通透性两个方面,可选
择土层深度、表层土壤厚度、质地、结构、容重和土壤水
分有效性等指标.土壤养分有效性受土壤化学指标的
影响最大,在研究土壤质量的有关研究中,常见的指标
有土壤有机质含量、CEC、pH、全 N、全 P、Ca2+ 、Mg2+
和 K+ 等[ 1, 2, 8, 9, 12] .
3
2
土壤质量指标体系
在评价土壤质量的差异时, 单一的土壤属性指标
所起的作用是有限的, 通常需要将这些土壤属性集合
起来, 成为一个评价作用更大的指标体系[ 7] . 这类指
标体系只适用于特定的区域、土壤和作物.参照有关文
献[ 11, 16, 17] ,选取联合国
土地评价框架
中土壤部分,
建立了海南岛土壤质量评价指标体系(表 1) .
表 1
土壤质量的指标及其表征因子
Table 1 Soil qual ity evaluation indexes and their combination factors
土壤质量指标
Indexes
表征因子
Factors
评价等级划分方法
Evaluation m ethod
水分有效性 降雨,蒸发,温度
静态水分模型法( LGP)
养分有效性 pH, OM, N, BS, CEC
因子组合及决策树
根系站立性 土层深度,砾石含量 因子组合及决策树
潜在机械化 坡度,表层石质度
因子组合及决策树
根系生长需氧有效性 排水状况 决策树
3
3
土壤质量的评价
3
3
1评价指标的表达
土壤质量评价指标 Q 是由
多项单个土壤质量指标 qi 组合而成,可表达为:
Q = f ( qi
q n)
需要说明的是, 用于土壤质量评价指标体系的土
壤属性应是动态的, 故:
dQ = f [ ( qi, t - qi , t0)
( q n, t - qn, t0) ]
如果 dQ / dt
0, 相对 t 0 时间土壤质量得到改
善;如果 dQ/ dt < 0,则土壤产生退化. 起点时间 t 0 可
以任意设置一个时段, 据此可以对比在这一时段中土
壤质量的变化情况.
550 应
用
生
态
学
报


















12卷
3
3
2土壤质量的评价
1)评价单元:指用于评价的
空间实体,即上图单元.此上图单元是指图上土壤、气
候、地形、水文条件相对一致的区域, 这些条件的一致
性保证了某种作物利用方式的需求. 据此, 把海南省
SOT ER(HaiSOTER)图与气象分区图即
农业生态带

(AEZ)叠加,生成的 AEU ( Agro
Ecolog ical U nits)图作
为土壤质量评价的单元. 2)土壤特征:土壤特征是用来
表述评价单元的各项指标.这些指标可以是能测定或
估算的单项指标,如年降水量、坡度、土壤排水等级、土
层厚度等,也可以是由单项指标组合而成的混合指标,
如养分有效性指标是由有机质、pH、阳离子交换量
( CEC)以及盐基饱和度( BAS)共同组成的. 3)土壤质
量:土壤质量是借助于决策树( decision t ree)对一个或
多个土壤特征进行评价而得,最后得到某种利用方式
下土壤质量的评价等级指数. 针对某些作物, 每一单项
土壤质量均可定出评价等级指数, 而最终的土壤质量
评价等级指数等级是由各个单项的土壤质量的评价指
数累积而得,遵守最小限制因子率法选取一至两项最
高限制因子来决定.
用决策树对海南省 SOTER 为基础的 AEU 图斑
进行评价,如评价土壤根系站立性可用下列决策树来
表示(图 2) :
图 2
土壤根系站立性评价用决策树
Fig. 2 Decision t ree to evaluate available foothold for root s.
A)无限制 No restrict ion, B)轻微限制 Slight rest rict ion, C)中度限制 Middle rest rict ion, D)限制Rest riction, E)强限制 Strogly rest rict ion.


在评价图斑土壤质量的时候, 要遵循 5 个步
骤[ 15] :第一, 建立利用方式(以下简称 LUT )模型, 一
般为耕作期一年当中所种植的农作物, 如目前在海南
省建立的中投入、中科技/低科技香蕉、芒果、橡胶、咖
啡等 8个评价模型;第二, 确认对每一种 LUT 合理和
持续利用所需的条件(如养分有效性、水分有效性等) ,
以及每种所需条件(如养分) , 有效性可分的等级(如很
低、低、中、高、很高) ; 第三, 选择与所考虑 LUT 相应
的土壤特征,以及每种特征的限制等级、等级名称、等
级标准(如构成养分有效性等级的土壤特征包括有机
质含量、CEC、BAS 等) , 有机质含量又可确定为很低
(< 0
5% )、低( 0
5% ~ 1
0% )、中( 1
0% ~ 1
5%)和
高( > 1
5%) 4 个限制等级及标准; 第四, 用决策树的
形式来确定每一个图斑的土壤质量, 如通过各个单项
土壤特征包括有机质含量、CEC、BAS等分别建立的决
策树叠加成养分有效性作为土壤质量的一项;第五,把
所有土壤质量的分决策树再一次叠加, 最末端的
树
叶
形成最终的土壤质量评价等级指数.
在 GIS(如 Arcv iew )环境中,将评价结果与图斑相
连,并在 GIS环境中提供根据用户的需求单项指标的
图件或不同目的的解译成果输出, 为决策者提供定量
化的信息依据, 从评价图上提取的海南省芒果、香蕉种
植条件下土壤质量的评价结果看, 参加评价的 AEU
图斑共 1444个,面积 29112km2. 在较高科技水平的情
况下,同一种作物种植条件下土壤质量一等的图斑数、
面积均大于无科技投入的情况,四等的图斑数、面积均
小于无科技投入的情况. 例如,芒果在无科技投入情况
下一等土壤质量的图斑有 11个,面积 137km2, 四等土
壤质量的图斑有 735 个, 面积 14806km2; 而在有较高
科技水平的情况下, 由于作物种植条件的改善而使其
适宜性增高、限制性降低,所以一等土壤质量的图斑增
加到有 36个,面积 749km2, 四等土壤质量的图斑减少
到719个,面积为 14370km 2.另外,尚有 279个图斑,
4968km2 的面积属于城镇、水域等图斑未进行评价,或
由于 SOTER数据库中资料的缺失而无法得到评价,
而真正得到评价的 AEU 图斑共 1165 个, 面积为
24144km
2
. 这需要海南省 SOTER 数据库本身能得到
进一步的完善, 经过补点等手段,逐渐扩大可评价的面
积.
4
结

论
海南省 4种热带作物 8种土壤质量评价模型已经
初步确定,通过与 SOTER数据库的连接,模型运行结
果都已与 GIS 关联, 已初步将评价结果图输出, 并得
5514 期














张学雷等:海南岛土壤质量的指标与量化表达研究









到当地有关专家的认可. 但由于研究中所用建立热带
作物利用模型的评价指标及量化标准是引用联合国的
有关规范,因此所建模型并非完美,建议通过当地实践
结果,对模型进行必要的修订,使之更趋完善.另外,随
着海南省 SOTER数据库的不断完善, 使目前由于数
据缺失而无法进行土壤质量评价的图斑得到评价.
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FAO
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作者简介
张学雷,男, 1960 年生,博士后、副教授,主要从事土
壤资源和信息系统研究 , 发表论文 36 篇. E
mail: xlzhang@ is

sas. ac. cn
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应用与环境生物学报
 (双月刊)


应用与环境生物学报
是中国科学院主管、中国科学院成都生物研究所主办、科学出版社出版、国内外公开
发行的全国性学术科技期刊(学报级) , 是我国应用生物学和环境生物学的核心刊物.主要报道我国应用生物学、
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的综述或述评. 读者对象主要为本学科的科研人员、大专院校师生和科研管理干部. 本刊获中国科学院科学出版
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应用与环境生物学报
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态
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